Analisis diversidad aves robledal
Preparar datos
- Quitamos los que no son dispersantes
- Datos desde 2010 hasta 2017
Análisis de la diversidad por sitio
- Calculamos la diversidad por sitio para cada año
- Analizamos si existen diferencias para la diversidad entre sitios (Kruskal-Wallis) y hacemos comparaciones entre sitios (Dunn test)
| Characteristic | CAM, N = 71 | GEN, N = 81 | DIL, N = 81 | CAN, N = 81 |
|---|---|---|---|---|
| Diversidad | 2.66 ± 0.05 (2.46, 2.81) | 2.82 ± 0.06 (2.66, 3.13) | 2.85 ± 0.04 (2.71, 3.07) | 1.94 ± 0.11 (1.44, 2.22) |
|
1
Statistics presented: mean ± se (minimum, maximum)
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Analisis ANOVA no parametrico (KW) y multiple comparison (Wilcox-Test)
Existen varias aproximaciones, para las comparacioens post hoc. Me decido por Wilcoxon test (ver esto). Utilizamos la corrección “holm”.
kruskal.test(value ~ loc, data = diversidad)
Kruskal-Wallis rank sum test
data: value by loc
Kruskal-Wallis chi-squared = 21.128, df = 3, p-value = 9.903e-05
| .y. | group1 | group2 | p | p.adj | p.format | p.signif | method |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| value | CAM | GEN | 0.0379176 | 0.07600 | 0.03792 |
|
Wilcoxon |
| value | CAM | DIL | 0.0069930 | 0.02100 | 0.00699 | ** | Wilcoxon |
| value | CAM | CAN | 0.0018648 | 0.00750 | 0.00186 | ** | Wilcoxon |
| value | GEN | DIL | 0.5053613 | 0.51000 | 0.50536 | ns | Wilcoxon |
| value | GEN | CAN | 0.0001554 | 0.00093 | 0.00016 | *** | Wilcoxon |
| value | DIL | CAN | 0.0001554 | 0.00093 | 0.00016 | *** | Wilcoxon |
Análisis de la abundancia total
- Calculamos la abundancia total (ind/10 ha) por sitio para cada año
- Analizamos si existen diferencias para la abundancia total entre sitios (Kruskal-Wallis) y hacemos comparaciones entre sitios (Dunn test)
| Characteristic | CAM, N = 71 | GEN, N = 81 | DIL, N = 81 | CAN, N = 81 |
|---|---|---|---|---|
| Densidad | 221.52 ± 26.35 (139.74, 348.28) | 185.39 ± 19.32 (114.97, 267.07) | 263.85 ± 25.89 (151.95, 395.14) | 263.05 ± 32.75 (83.71, 364.17) |
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1
Statistics presented: mean ± se (minimum, maximum)
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kruskal.test(ab_ha_total ~ loc, data = densidad_total)
Kruskal-Wallis rank sum test
data: ab_ha_total by loc
Kruskal-Wallis chi-squared = 6.7528, df = 3, p-value = 0.08021
| .y. | group1 | group2 | p | p.adj | p.format | p.signif | method |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ab_ha_total | CAM | GEN | 0.5737374 | 1.00 | 0.574 | ns | Wilcoxon |
| ab_ha_total | CAM | DIL | 0.1303807 | 0.52 | 0.130 | ns | Wilcoxon |
| ab_ha_total | CAM | CAN | 0.1948718 | 0.58 | 0.195 | ns | Wilcoxon |
| ab_ha_total | GEN | DIL | 0.0379176 | 0.23 | 0.038 |
|
Wilcoxon |
| ab_ha_total | GEN | CAN | 0.0498834 | 0.25 | 0.050 |
|
Wilcoxon |
| ab_ha_total | DIL | CAN | 0.8784771 | 1.00 | 0.878 | ns | Wilcoxon |
Riqueza total
| loc | n |
|---|---|
| CAM | 55 |
| CAN | 48 |
| DIL | 58 |
| GEN | 59 |
Indice de dominancia de Simpson
- Calculamos lel índice de dominancia de simpson por sitio para cada año
- Analizamos si existen diferencias para este indice entre sitios (Kruskal-Wallis) y hacemos comparaciones entre sitios (Dunn test)
| Characteristic | CAM, N = 71 | GEN, N = 81 | DIL, N = 81 | CAN, N = 81 |
|---|---|---|---|---|
| simpson | 0.10 ± 0.01 (0.08, 0.15) | 0.10 ± 0.01 (0.06, 0.14) | 0.08 ± 0.00 (0.07, 0.08) | 0.28 ± 0.03 (0.22, 0.44) |
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1
Statistics presented: mean ± se (minimum, maximum)
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kruskal.test(value ~ loc, data = simpson)
Kruskal-Wallis rank sum test
data: value by loc
Kruskal-Wallis chi-squared = 23.753, df = 3, p-value = 2.813e-05
| .y. | group1 | group2 | p | p.adj | p.format | p.signif | method |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| value | CAM | GEN | 0.5737374 | 0.57000 | 0.57374 | ns | Wilcoxon |
| value | CAM | DIL | 0.0003108 | 0.00093 | 0.00031 | *** | Wilcoxon |
| value | CAM | CAN | 0.0001554 | 0.00093 | 0.00016 | *** | Wilcoxon |
| value | GEN | DIL | 0.0206682 | 0.04100 | 0.02067 |
|
Wilcoxon |
| value | GEN | CAN | 0.0001554 | 0.00093 | 0.00016 | *** | Wilcoxon |
| value | DIL | CAN | 0.0001554 | 0.00093 | 0.00016 | *** | Wilcoxon |
Indices de disimilaridad
- Computamos el índice de disimilaridad de Jaccard (ja) y de Morisita-Horn (ma).
Analizar diferencias para cada especie entre sitios
Primero analizamos cuantas especies están presentes en mas de un sitio
Del total de 73 analizadas encontramos que hay 8 especies que están presentes solo en un sitio.
A continuación se muestran los datos de abundancia (\(\text{n ind} \cdot ha^{-1} \cdot 10\)). Para cada especie se muestran los valores medios (con su error estandar) para cada población. Además se analiza para cada especie si existen diferencias entre las poblaciones (Kruskal Wallis) y posteriormente se analizan diferencias entre sitios (comparaciones múltiples, posthoc, usando test no paramétricos de Wilcoxon). Las diferentes letras indican para una especie diferencias entre localidades.